본 논문은 사회적 로봇이 식이요법 조언을 제공하는 상황에서 내적 언어(inner speech)를 활용하여 투명성과 신뢰도를 높이는 방법을 탐구합니다. 인간의 내적 언어가 사고 과정과 의사결정을 구조화하는 것처럼, 로봇에서도 내적 언어는 추론 과정을 명시적으로 만들어 설명 가능성을 향상시킵니다. 이는 건강 관리 시나리오에서 특히 중요한데, 로봇 보조자에 대한 신뢰는 정확한 권장 사항과 자연스럽고 몰입도 높은 상호 작용을 가능하게 하는 인간과 유사한 대화 모두에 의존하기 때문입니다. 본 연구는 자연어 이해를 위한 대규모 언어 모델과 구조화된 식이 정보를 위한 지식 그래프를 통합한 사회적 로봇을 개발하고, 사용자 입력의 유효성 검사, 추론 개선, 명확한 정당성 생성을 위해 내적 언어 기능을 추가했습니다. 결론적으로, 의사결정 과정의 투명성을 높임으로써 신뢰를 강화하고 건강 관리 분야의 인간-로봇 상호 작용을 개선하는 것을 목표로 합니다. 시스템의 계산 효율성 측정과 로봇 행동 설명에서 내적 언어의 신뢰성을 평가하는 소규모 사용자 연구를 통해 이를 검증했습니다.
